#目的

合計6つのテーブル操作があります。キャンバスビューの場合、テーブルをクリックして最初の3つのオプションを表示し、「...」アイコンをクリックして残りの3つを表示します。リストビューの場合、テーブルにマウスを乗せると、すべての利用可能な操作が表示されます。

• ➕ 新しい属性を追加する
  • 属性制約
• ✏️ テーブルを編集する
  • 基本アクション
  • ラベリングとインデックス付け
• ▶️/⏹️ テーブルを構築する/テーブルの構築を停止する
• 📑 複製する
• 🗑 削除する

#新しい属性を追加する

属性作成ウィンドウを開き、以下に示すように、ターゲットテーブルに新しい属性を追加します。

#属性制約

テーブルに属性を設定する際に、以下の制約を追加できます。

• 必須: このフィールドは NULL を含むことはできません。ジョブが NULL 値を挿入しようとすると、クエリエンジンはエラーを返します。
• 必須 + 識別子: このフィールドは必須 であり 識別子フィールド とマークされています。つまり、アップサート操作で行の一意性を定義するために使用されます。詳細は、Load / Aggregate (Python と PySpark) アクションの書き込み戦略を参照してください。

#テーブルを編集する

テーブルのスキーマと設定を編集できます。

#基本アクション

以下の基本設定を変更できます。

• テーブル名
• テーブルタイプ
• テーブルの説明
• テーブルタグ（簡単に検索するために使用）
• クエリ可能（テーブルがクエリ可能として設定されていない場合、Analytics Manager と Lakehouse Manager Explorer の自動ビジュアルクエリビルダーによって検出されません）

#ラベリングとインデックス付け

テーブルを編集する際に、さらに以下を追加できます。

• ラベル
• 1つまたは複数のパーティションキー/インデックス（詳細オプション）

#ラベル

テーブルの属性の1つを、このテーブルの主キーのオプションのラベルとして選択できます。

これにより、テーブルは辞書に変換され、プロジェクトでデプロイするAPIsのキャッシュに格納されます。API はこの辞書を使用してクエリの翻訳を強制し、ラベルは主キーの代わりに自動的にアプリケーションに表示されます。

#インデックス

さらに、テーブル内のデータをすべての行を検索する必要なく迅速に特定するためにインデックスまたはパーティションキーを設定できます。

#テーブルを構築する

ターゲットテーブルの構築ジョブを開始または停止するには、クリックします。このジョブは、データベース上で物理的にテーブルを構築することに対応し、プラットフォーム上でデータを読み込み、アクセスするために必要です。

構築ジョブを開始すると、ジョブの状態を監視できるジョブログが自動的に開きます。

#複製する

ターゲットテーブルのコピーを作成します。これは別途構築する必要があります。

#削除する

論理データスキーマからターゲットテーブルを削除します。 テーブルがすでに構築されている場合は、物理的に構築された対応物も削除します。

#さらに詳しく

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